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如何使用小工具提高Python的開發效率

發布時間:2021-10-09 15:33:00 來源:億速云 閱讀:112 作者:柒染 欄目:編程語言

本篇文章為大家展示了如何使用小工具提高Python的開發效率,內容簡明扼要并且容易理解,絕對能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

這里將介紹一些有用的小工具,它們能夠幫助我們提高工作效率。

在Sublime Text中支持Python運行

在平時工作中,我們通常用PyCharm開發Python工程,也可以用Vim編輯和查看Python腳本。但是,如果我們僅僅想創造一個單獨的腳本來實現某些功能,那么用PyCharm會顯得大題小做,用Vim又不方便編輯。這時候,我們可以借助文本編輯器,比如Sublime Text,來實現Python腳本的編輯和運行。     

Sublime Text是Mac系統支持的文本編輯器,Notepad++不支持Mac系統。     如果我們想在Sublime Text中支持Python運行,需要做一些設置。     

打開Sublime Text的Tools,選擇Build System中的New Build System...,會出現腳本,我們修改其中的內容如下:

{      "cmd": ["D:/Anaconda3/python3.7.exe","-u","$file"],  }

其中cmd中對應的列表的第一項為Python的安裝路徑。編輯完后,在默認位置保存文件,比如剛才的文件名為Python3.7.sublime-build。

這時候我們再去看Tools中,已經出現了剛才編輯的Python3.7的環境,選擇該項,我們就可以在Sublime Text中運行Python腳本了。

如何使用小工具提高Python的開發效率

我們示例的Python腳本為test.py,代碼如下:

import numpy as np  matrix = np.array([[0, 1, 2],                     [2, 4, 5]                     ])  print(matrix[1, 2])  print("Hello world from Sublime Text.")

點擊Tools中的Build或者Ctrl+B運行程序,結果如下:

如何使用小工具提高Python的開發效率

同樣,在Windows系統中也可以這樣設置,方便又使用。  

至于Notepad++是否有相似的功能,還有待研究。

在Mac系統的iTerm2中支持查看圖片

iTerm2是Mac系統很好用的終端工具,本文不過多介紹iTerm2,而是介紹如何直接在iTerm2中查看圖片,這樣可以方便我們在終端直接查看圖片。    

我們使用的工具為imgcat。

在iTerm2中新建shell腳本imgcat.sh,里面的內容可以參考網址:  https://www.iterm2.com/utilities/imgcat,編輯完文件后保存,并用chmod u+x imgcat.sh賦予執行權限。     

這樣就可以直接查看圖片了。什么,這么簡單?對,就是這么簡單!     

在筆者電腦上的效果如下:

如何使用小工具提高Python的開發效率

Python中的typing模塊介紹

typing模塊是Python中提供類型支持的模塊,它的主要作用為:

類型檢查,防止運行時出現參數和返回值類型不符合。

作為開發文檔附加說明,方便使用者調用時傳入和返回參數類型。

該模塊加入后并不會影響程序的運行,不會報正式的錯誤,只有提醒。

簡單來說,使用typing模塊我們可以對參數的類型做注釋并檢查,它不會影響程序運行,而這是提醒。總所周知,在Python中調用函數或變量時,不需要對參數或變量進行類型說明,這樣雖然方便程序編寫,但不利于程序閱讀,有了typing模塊,可以增加程序的可閱讀性,同時也能提升代碼的可維護性和健壯性。

舉個簡單的例子,我們實現一個函數digits_sum,輸入參數為字符串,比如"352",輸出該數字上的各個數位上的數字之和,比如10。有了typing模塊,我們的代碼如類似如下:

from typing import *  # 創建函數  def digits_sum(num:str) -> int:      digits_arr = map(lambda x: int(x), num)      return sum(digits_arr)  # 測試  num = "352"  result = digits_sum(numnum=num)  print(result)

輸出結果為10。對上面的程序做點說明,其中第一句中的from typing import *可以不必寫,因為str,int都是Python內置的數據類型。函數聲明為def digits_sum(num:str) -> int,括號內的num類型為str,箭頭后的int表示函數的輸出結果數據類型為int。  我們再給出一個例子。函數dict_multipy,輸入為字典,如果key值對應的value的數據類型為float或者int型,則乘以2,否則跳過,那么輸出也為字典。程序如下:

from typing import Dict, Any  # 創建函數  def dict_multipy(d: Dict[str, Any]) -> Dict[str, float or int]:      new_dict = {}      for k, v in d.items():          if isinstance(v, (float, int)):              new_dict[k] = v * 2      return new_dict  # 測試  d = {"no": "100", "age": 12, "work_year": 3, "name": "JC"}  new_d = dict_multipy(dd=d)  print(new_d)

輸出結果為{'age': 24, 'work_year': 6}。在函數聲明中,d為字典,其key值為str,val為任意類型(Any),輸出為字典,key值為str,val值為float或者int。  當然,我們還可以在typing創建別名或者新的數據類型,以下就是一個例子。更多的使用方法可以參考typing模塊的官方網址:https://docs.python.org/zh-cn/3.6/library/typing.html 。

from typing import List  # 取List[float]別名為Vector  Vector = List[float]  def scale(scalar: float, vector: Vector) -> Vector:      return [scalar * num for num in vector]  new_vector = scale(2.0, [1.0, -4.2, 5.4])

上述內容就是如何使用小工具提高Python的開發效率,你們學到知識或技能了嗎?如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

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